针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况，提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法（LFCLBP）。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理；然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息，对梯度幅值用CS-LBP算子编码，再将梯度相位量化到16个区间进行编码，将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征；分块统计直方图特征，将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量，并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试，测试结果表明该算法有效，在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。